DevOps

A tu estrategia de Big Data le hace falta la Integración de DevOps

Actualmente, muchos equipos de trabajo que giran en torno al manejo de la Big Data, no prestan atención a la perspectiva de trabajo que trasmite la DevOps. Sin embargo, este enfoque puede ser de gran ayuda para que estos equipos de trabajo obtengan beneficios reales de dicha iniciativa.

De por sí, extraer información útil del manejo de grandes volúmenes de datos es una práctica bastante compleja. El hecho de que las empresas se encuentren estructuradas de cierta manera y mantengan distancia entre sus departamentos, implica un grado adicional de complejidad.

Es curioso cómo, en algunas empresas, la sección de TI incorpora estrategias de DevOps para algunas partes de la empresa, mientras que los proyectos de Big Data quedan apartados. También es cierto, que existen una serie de motivos por los que los ingenieros de la Big Data optan por mantenerse al margen de estas prácticas, pero, sin saberlo, se están privando de grandes beneficios que a continuación desarrollaremos a lo largo del texto.

Primero que nada, qué es la DevOps

El término DevOps proviene de dos palabras en inglés; “Development and Operations” (Desarrollo y Operaciones). El principal objetivo de la DevOps es lograr la integración de los desarrolladores web y especialistas en el área de las tecnologías de la información (TI). Gracias a este acercamiento entre ambas secciones, se lograría establecer una meta única de trabajo, lo que agilizaría los procesos de la empresa.

Qué pasa con el manejo de la Big Data sin la integración de las DevOps

El elevado grado de complejidad que implica el manejo de enormes volúmenes de datos ha forzado en muchos casos a abandonar los conceptos de la DevOps que sí sse han mantenido en otros departamentos que la empresa apoya.

El principal problema es que la ciencia del análisis de datos a gran escala es una ciencia bastante nueva, y muchos profesionales desconocen cómo manejarse en este nuevo medio.

Por qué la Big data necesita de la DevOps

A pesar del comportamiento de muchos especialistas de la Big Data, lo cierto es que un aislamiento de los procedimientos de la DevOps ha triado consigo algunas ineficiencias y cuellos de botella en cuanto al avance de la ciencia, que se podrían haber resuelto con mayor agilidad con tan sólo la incorporación de las DevOps.

Una de las consecuencias negativas más graves es que, al enfrentarse a problemas más complejos, muchos investigadores de la Big Data se han visto forzados a cambiar sus algoritmos, lo que implica un uso de los recursos e infraestructuras diferentes de los inicialmente establecidos.

A qué desafíos nos enfrentamos

Al momento de asumir un cambio en la estructura de la Big Data, hay ciertas cosas que debes tomar en consideración:

  • Toda la empresa debe ponerse al día con el manejo de grandes flujos de datos, para poder comprender la labor que los ingenieros realizan.
  • Deberá conscientizarse sobre la labor de los ingenieros analíticos. Estos profesionales, a menudo son vistos como ingenieros sociales y no como ingenieros de datos.
  • El manejo de recursos en este segmento es inmensamente mayor que en otras áreas
  • Para poder incorporar las estrategias de DevOps a la Big Data, es necesario incluir un mayor número de personal capacitado.
  • El DevOps no se trata de prescindir de los empleados, sino de sacarle el mayor provecho a las habilidades de cada uno de estos.
Click para comentar

Deja una respuesta

Su dirección de correo no se hará público. Los campos requeridos están marcados *

Más populares

Brindamos la última y mejor información del mercado tecnológico, para los decisores en las áreas de TI, asi como los profesionales del sector TIC

En Tic News no solo te informamos, te ayudamos a decidir

Copyright © Tic News 2017, todos los derechos reservados

Ir arriba